高光谱遥感实验报告影像融合
遥感影像镶嵌实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。
3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。
（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。
（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。
3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。
（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。
（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。
4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。
（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。
（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感图像融合是指将多个不同传感器获得的遥感图像融合为一幅综合图像的过程。
通过融合不同传感器获取的图像，可以获得更全面、更准确的地物信息。
本实验旨在探究遥感图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
二、实验目的1. 了解遥感图像融合的原理和意义；2. 掌握常用的遥感图像融合方法；3. 进行实验验证，比较不同融合方法的效果。
三、实验步骤1. 数据准备：选择两个不同传感器获取的遥感图像，如光学图像和雷达图像；2. 图像预处理：对两幅图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等；3. 图像配准：通过图像配准算法将两幅图像对齐，使其具有相同的空间参考系；4. 图像融合：选择合适的融合方法，如基于像素级的融合方法或基于特征级的融合方法，对两幅图像进行融合；5. 结果评价：通过定量和定性的评价指标，对融合结果进行评估。
四、实验结果与分析经过实验，我们得到了融合后的遥感图像。
通过对比融合前后的图像，可以发现融合后的图像在空间分辨率和光谱信息上都有所提高。
融合后的图像能够更清晰地显示地物的边缘和细节，且具有更丰富的颜色信息。
在融合方法的选择上，我们尝试了基于像素级的融合方法和基于特征级的融合方法。
基于像素级的融合方法将两幅图像的像素直接进行融合，得到的结果更加保真，但可能会导致信息的混淆。
而基于特征级的融合方法则通过提取图像的特征信息，再进行融合，可以更好地保留地物的特征，但可能会引入一定的误差。
通过对比不同融合方法的结果，我们可以发现不同方法在不同场景下的效果差异。
在某些场景下，基于像素级的融合方法可能会产生较好的效果，而在其他场景下，基于特征级的融合方法可能更适用。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的融合方法。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遥感图像融合的原理和方法，并进行了实验验证。
遥感图像融合可以提高图像的空间分辨率和光谱信息，使得地物信息更全面、更准确。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。
遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。
本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。
这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。
为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。
我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。
然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。
最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。
3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。
该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。
具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。
b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。
c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。
d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。
视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。
定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。
三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。
通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。
融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。
在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。
结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。
浅谈高光谱图像融合方法
浅谈高光谱图像融合方法
随着遥感技术的进步，高光谱图像融合方法日益成为研究热点。
高光谱图像融合可以将多个波段的数据融合成为一幅图像，提供更全面、更准确的信息。
近年来，针对不同应用需求，研究者们开发了各种高光谱图像融合方法。
本文将从基本原理、分辨率融合和特征融合三个方面，对高光谱图像融合方法进行浅谈。
基本原理：
高光谱图像融合的基本原理是将单一波段的高光谱图像转换成多个对于不同波段数据的图像融合，即将多个波段的信息叠加到一张图像上。
这个过程可以通过基于多尺度特征的过滤方法来实现，也可以通过基于卷积神经网络（CNN）的方法实现。
分辨率融合：
分辨率融合是高光谱图像融合的主要方法。
它将多个不同分辨率的图像融合成为一幅高精度的图像，以提高影像的空间分辨率。
分辨率融合最重要的一个步骤是图像配准。
为了将分辨率不同的图像叠加到一张图像上，需要对图像进行匹配。
常用的匹配方法有基于特征的配准、基于模型的配准、基于灰度值匹配的配准等。
特征融合：
特征融合可以将不同来源的高光谱数据进行融合。
特征融合方法可以通过卷积神经网络实现。
卷积神经网络是一种通过训练产生的层次结构，可以自动提取图像特征。
通过选择不同的网络结构和训练数据集，可以提取不同波段的特征，从而实现高光谱图像融合。
此外，特征融合方法还可以采用像素级别的方法，对每个像素进行处理，同时对不同的特征进行加权，最终获得高光谱图像。
《遥感原理与应用》实验报告——影像融合
《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。
2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。
3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。
⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。
三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。
2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。
⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。
最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。
(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。
彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。
函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。
输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。
4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
高光谱与高分辨率遥感——影像融合
成都信息工程学院Chengdu University of Information Technology高光谱与高分辨率遥感实验报告实验名称：影像融合指导老师：夏志业学生姓名：李同同学号：20090430531 实验名称：影像融合2 实验目的和原理遥感数据融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较高的空间分辨率（高空间分辨率数据），同时又具有多光谱特征（较低分辨率数据），从而达到图像增强的目的。
它一般使用高空间分辨率的全色波段或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。
3数据介绍：高空间分辨率数据：bldr_sp.img 多光谱数据：TM-30m.img4实验步骤4.1打开ENVI，并打开实验数据：高空间分辨率数据：bldr_sp.img，多光谱数据：TM-30m.img 4.2.在主菜单中，选择Spectral—PC Spectral Sharpening，或在Transform—Image Sharpening—PC Spectral Sharpening显示如下对话框。
点击选择低空间分辨率的图像：TM-30m.img，点击OK，进入下一个对话框：点击选择高空间分辨率的图像：bldr_sp.img，点击OK，进入下一个对话框：选择最小邻近距离法，输出文件的路径及名称，点击OK输出图像。
5实验结果与分析下图分别为融合后的图像，多光谱图像，高光谱图像。
由图像可以看出，融合后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征，这极好的解决了实验项目中由数据的不充足带来的麻烦。
7实验心得总的来说，实验非常顺利，因为之前遥感数字图像处理那个课程中做过了这方面的处理，实验失败的地方就是实验数据并没有进行精细的地理几何校正，所以实验结果做链接后没有完全重合。
遥感—— 影像融合
实验名称：影像融合一、实验内容1.对TM影像和SPOT影像进行HSV数据融合。
2.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。
二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），英国伦敦的TM影像数据lon_tm和SPOT影像数据lon_spot。
三、实验原理（一）影像融合定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。
目的：1)提高图像空间分辨率；2)改善分类；3)多时相图像融合用于变化检测。
（二）HSV数据融合HSV变换法的主要原理为：首先将多光谱图像经HSV变换得到H、S、V三个分量。
然后将高分辨率的全色图像代替V分量，保持H、S分量不变。
最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。
（三）Brovey变换Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。
其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。
其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。
Brovey融合法的表达式:红色通道=R / (R +G +B ) ×1绿色通道=G / (R +G +B ) ×1蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1其中: R、G、B分别为多光谱影像的三个波段, I为高空间分辨率影像。
该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。
然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。
本方法也要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。
（四）评价指标（1）均值与标准方差上述两个公式中，M、N为图像长宽像素个数，f(i, j)为i行j列图像灰度值。
浅谈高光谱图像融合方法
浅谈高光谱图像融合方法1. 引言1.1 背景介绍随着遥感技术的不断发展，高光谱图像和多光谱图像已经成为遥感领域的重要数据来源。
高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，但分辨率较低；而多光谱图像具有较高的空间分辨率，但光谱信息相对较少。
将高光谱图像和多光谱图像结合起来，可以充分利用它们各自的优势，实现更细致的地物分类和识别。
高光谱图像融合方法具有重要的理论和实际意义。
通过将高光谱和多光谱图像融合，可以提高遥感数据的综合信息量，进一步提高遥感图像的分析和应用能力。
研究高光谱图像融合方法不仅有助于丰富遥感技术的应用范围，还可以为环境监测、资源管理、灾害预警等领域提供更加精准的数据支持。
在当前的研究领域中，高光谱图像融合方法已经成为研究热点之一。
通过不断改进和创新，将可以更好地发挥高光谱和多光谱图像的优势，为遥感领域的发展带来新的突破。
1.2 研究意义高光谱图像融合方法的研究意义在于提高遥感图像的分析与应用效率和精度。
随着遥感技术的不断发展，高光谱和多光谱图像在农业、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。
单独利用高光谱或多光谱图像存在信息不足或信息重复的问题，无法充分表达地物的特征。
高光谱图像融合方法的研究可以克服单一图像的局限性，实现对地物特征的更准确、更全面的描述。
通过融合高光谱和多光谱图像，可以提高地物分类与识别的精度，为环境监测、资源调查、城市规划等领域提供更可靠的依据。
高光谱图像融合方法还有助于减少数据量，提高图像处理的效率，为大数据时代下的遥感应用提供支持。
研究高光谱图像融合方法具有重要的实际意义和应用前景。
1.3 研究现状高光谱图像融合是当前遥感图像处理领域的热点之一，对于提高图像质量、增强信息提取能力具有重要意义。
目前，关于高光谱图像融合方法的研究已经取得了一定的进展。
在传统的融合方法中，基于像素级和特征级的融合方法被广泛采用，通常是通过将高光谱图像和多光谱图像进行简单的加权平均或者特征变换来实现信息融合。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告
一、实验目的
本次实验旨在探究遥感图像融合技术的原理及应用，熟悉不同遥感图像融合算法的优缺点，以及掌握如何使用ENVI软件进行遥感图像融合的操作。
二、实验材料
本实验所需材料和工具如下：
1. Landsat8 OLI多光谱遥感图像；
2. Sentinel-2 MSI多光谱遥感图像；
3. ENVI软件。
三、实验步骤
1. 获取分别来自Landsat8 OLI卫星和Sentinel-2 MSI卫星的多光谱遥感图像；
2. 在ENVI软件中加载两幅遥感图像，根据图像的特点选择合
适的图像融合算法；
3. 使用ENVI的遥感图像融合工具，对两幅图像进行融合；
4. 对融合后的图像进行可视化处理，调整亮度、对比度等参数，使图像更加清晰、自然；
5. 利用融合后的遥感图像进行场景识别和分类等实际操作。
四、实验结果及分析
通过比较不同图像融合算法下的融合效果，我们发现基于互补
信息的Pansharpening算法较为适用于融合Landsat8 OLI和
Sentinel-2 MSI遥感图像。
经过图像融合后，图像的清晰度、色彩
还原度、空间分辨率等有了显著提升，使用融合后的遥感图像进
行场景识别和分类等实际操作效果也较为良好。
五、实验结论
遥感图像融合技术是提高遥感图像质量和应用效果的重要手段
之一。
本次实验通过对不同遥感图像融合算法的研究和实践操作，
了解了遥感图像融合技术的实现原理和应用场景，同时也学习了ENVI软件进行遥感图像融合的具体操作方法。
高光谱与空间分辨率实验1报告-CUIT
实验报告
班级：姓名：学号：
一、实验名称
高光谱与高分辨率遥感影像融合
二、实验目的
1、理解高光谱与高分辨率遥感影像的区别；
2、理解融合的基本概念；
3、使用transform/image sharpening实现融合，并观察融合前后影像特征差别；
4、学会使用help帮助命令，在help中了解spectral工具栏下的命令意思。
三、实验数据
1、高分辨率遥感图像：bldr_sp.img
2、高光谱遥感图像：TM-30m.img
四、实验内容
1、打开融合的两个文件TM-30m.img和bldr_sp.img；
2、选择主菜单→Transform→ImageSharpening→Color Normalized(Brovey),在弹出的
Select Input RGB对话框中选择从波段列表中选择；
3、在弹出的“High Resolution Input File”对话框中选择高分辨率图像bldr_sp.img，单击
OK按钮；
4、在弹出的Color Normalized(Brovey)输出对话框中，选择重采样方式、输出文件路径及名称，单击OK按钮，完成融合过程。
5、融合结果
融合前的432波段组合融合后的图像6、实验总结
融合后图像的空间分辨率与融合时使用的高分辨率图像bldr_sp.img相同，同时它还具有本身遥感图像多光谱的特点。
融合就是指将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样，生成一副高分辨率多光谱的遥感图像的过程。
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实验报告
班级：遥感科学与技术2013级1班姓名：文凤平学号：2013043009 一．实验名称
图像融和
二．实验目的
1.熟悉ENVI界面和操作；
2.学会利用ENVI实现高空间分辨率数据和多光谱数据的融合。
三．实验数据
1.搞空间分辨率数据：Bldr_sp.img；
2.多光谱数据：TM_30m.img。
四．实验内容与结果分析（实验主要内容，软件操作的主要过程截图及实验结果截图）
1.Transform->image sharpening->PC spectral sharpening在Select Low Spatial Resolution Band Input Multi Band Input File对话框中选择地空间分辨率的图像也就是多光谱分辨率的TM-30m数据；
2.接下来在Select High Spatial Resolution Input File对话框中选择高空间分辨率的图像Bldr_sp数据，点击ok按钮即可；
3.在PC Spectral sharpening paraments设置参数如下：
4.融合后的波段数据与TM数据对比：。